柴油机与液力传动系车辆匹配软件的研究开发

首先建立了柴油机与液力传动系统匹配的数学模型;其次,采用可视化语言作为开发平台,进行匹配计算软件的设计,并用某牵引车进行了软件测试。     

发动机悬置软垫刚度对汽车舒适性的影响分析

采用振动传递函数分析和道路试验方法，分析得出某轻型客车车身振动大、舒适性差的原因是发动机悬置软垫刚度偏低，悬置系统最低固有频率低于允许值。提出了提高发动机悬置软垫刚度的2个减振方案，客车发动机悬置系统最低固有频率提高到3．75Hz（在允许值内）的方案1，其振动传递函数的最大幅值明显下降，加权加速度的均方根值比方案2小，可以获得较好的减振效果。     

天然气发动机活塞稳态温度存储式测量系统

设计了一套存储式活塞稳态温度测量装置,系统测试精度为±1℃;对EQD180N-20型天然气发动机外特性1 000、1 500、2 100 r/min 3个转速点进行了活塞稳定工况温度测量,同时进行了发动机转速从1 000 r/min缓慢上升到2 100 r/min的活塞温升试验。表明系统工作稳定可靠,提高了活塞温度测量效率,分析了EQD180N-20型发动机活塞温度热负荷,活塞轴向的平均温度梯度达23℃/min。     

稀燃纯氢发动机怠速燃烧与循环变动试验

在一台加装了电控氢气喷射系统的四缸发动机上,就怠速、稀燃条件下纯氢发动机的燃烧与循环变动特性进行了试验研究。试验结果表明,在过量空气系数为2.08~3.20,利用原机电子控制单元自动调整点火角及怠速马达开度可以将纯氢发动机怠速转速控制在原机目标怠速(790 r/m in)附近。随着过量空气系数的增加,发动机传热损失有所降低,但平均指示有效压力及燃烧持续期的循环变动略有增加。当过量空气系数由2.08提高至3.20时,每循环进入发动机的燃料能量流量减少约15.4%。     

基于改进粒子群优化BP网络的发动机故障诊断方法

使用BP神经网络进行故障诊断过程中,随着输入变量的增加会造成维数灾难,导致训练效率不高,而且易陷入局部极小的问题。基于粗糙集的约简是常用的降低维数的方法,但约简是NP问题,随着信息量增多计算量会随之剧增;本文采用基于属性重要度的启发式值约简算法进行属性约简,建立了一种模糊信息知识发现方法结合粒子群优化BP网络的故障诊断方法。通过实验表明此方法不仅能有效获取规则,降低网络的输入维数,还能有效避免陷入局部极小,从而提高故障诊断的效率。     

车辆发动机故障诊断专家系统的模糊化研究

详细介绍了车用发动机故障诊断专家系统的模糊过程,包括模糊诊断知识的组织与模糊推理。该系统可根据模糊故障进行故障诊断,并由诊断结果获取相应的维修方案。系统由Ｔｕｒｂｏ Ｐｒｏｌｏｇ语言开发,在ＤＯＳ平台上运行。     

基于多时相遥感植被指数的柑橘果园识别

柑橘普遍种植于中国南方地区,受天气多云多雨、种植类型复杂等因素影响,利用光谱信息直接识别柑橘果园信息存在一定困难。该研究根据柑橘特有的物候特征,提出了"柑橘在其果实生长膨大过程中柑橘果园的植被信息可能减弱"的假设。根据此特征提出柑橘果园信息识别方法,确定关键时间窗口的阈值,并以广西壮族自治区南宁市武鸣区为研究区,开展柑橘果园信息遥感识别实证研究。首先,获取2018年研究区多时相Sentinel-2遥感影像,构建归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、绿色归一化植被指数（Green Normalized Difference Vegetation Index,GNDVI）、差值植被指数（Difference Vegetation Index,DVI）和红边波段指数（Sentinel-derived Red-edge Spectral Indices,RESI）等多个植被光谱指数;其次,根据地面样本点信息,对比不同植被类型在不同时期的遥感植被信息差异,进而确定柑橘果园识别的最优特征。研究结果表明,柑橘果园与研究区其他主要作物类型（如甘蔗、香蕉、玉米、水稻等）没有明显的光谱特征差异,但研究区多时相遥感植被指数显示10月的柑橘果园NDVI相比11月出现明显低值0.47,且明显低于其他作物类型;10月的柑橘果园GNDVI也出现了低值0.43,但与其他月份相比差异不明显;而柑橘果园DVI的离散程度低,分离性不强。根据作物物候历,9-10月为柑橘果实迅速膨大期,这验证了该研究提出的科学假设,即该时期柑橘果园的植被信息会减弱。柑橘果实膨大期不同植被指数的离散程度差异明显,NDVI离散程度最高,差异性最强。根据10月柑橘果园NDVI的物候特征,进一步构建归一化指数,通过阈值法识别研究区柑橘果园空间分布,该识别方法的总体精度达到82.75%,优于其他植被指数的识别结果,该研究结果可为柑橘果园信息遥感识别研究提供较好的理论与实践支撑。     

Google Earth应用于基建项目管理系统的研究与实现

Google Earth是Google公司开发的一款虚拟地球仪软件,它把卫星照片、航空照相和GIS布置在一个三维地球模型上,通过Google Earth插件及其Java Script API可以将Google Earth三维地球模型嵌入网页中,同其他网页信息整合形成具有一定查询功能和3D展示功能的业务管理系统。本研究探讨了如何将Google Earth三维地球模型引入基建项目管理系统,实现基于B／S结构的三维实景基建项目管理系统,直观展示基建项目建设总体布局,并实现管理过程中各类信息的交互查询和显示。     

耕地细碎化农业区冬小麦遥感制图方法

从遥感影像中提取作物播种面积和空间分布对耕地可持续发展和粮食安全意义重大。目前的遥感小麦制图研究主要依靠光学图像和高复杂度的分类方法,且现有分类算法在小样本条件下、耕地细碎化农业区的分类性能以及时间迁移性能仍然不确定,探索适合小样本的低复杂度的稳定算法具有现实意义。该研究基于Google Earth Engine（GEE）遥感云平台,使用Sentinel-1 SAR和Sentinel-2光学时间序列遥感数据,评估了时间加权动态时间规整算法（Time-Weighted Dynamic Time Warping,TWDTW）、随机森林算法（Random Forest,RF）和基于相似性测度（Difference and Similarity Factor,DSF）的OTSU阈值法在小样本条件下、耕地细碎化农业区的冬小麦制图精度和时间迁移性能。研究结果表明,在有限样本条件下,TWDTW方法小麦制图精度最高,总体精度（Overall Accuracy,OA）和Kappa系数分别为0.923和0.843;其次是RF（OA=0.906,Kappa=0.809）和DSF算法（OA=0.887,Kappa=0.767）;基于欧式距离的OTSU阈值法分类精度最低。当利用算法进行时间迁移分类提取2021年的冬小麦分布图时,TWDTW和DSF算法表现出更好的稳定性且分类精度优于RF算法,其中TWDTW算法的精度最高,OA和Kappa系数分别为0.889和0.755;RF算法分类精度下降明显,OA和Kappa系数分别降低了7%和19%,说明RF算法的迁移分类性能较差。综合来看,TWDTW算法对样本和耕地细碎化的敏感性较低,可以在有限样本条件下实现耕地细碎化农业区的高精度连续冬小麦制图;而RF算法对样本和耕地细碎化的敏感性较高,在有限样本条件下的耕地细碎化农业区进行连续冬小麦制图时稳定性较差。     

Assessing streetscape greenery with deep neural network using Google Street View

The importance of greenery in urban areas has traditionally been discussed from ecological and esthetic perspectives, as well as in public health and social science fields. The recent advancements in empirical studies were enabled by the combination of ‘big data’ of streetscapes and automated image recognition. However, the existing methods of automated image recognition for urban greenery have problems such as the confusion of green artificial objects and the excessive cost of model training. To ameliorate the drawbacks of existing methods, this study proposes to apply a patch-based semantic segmentation method for determining the green view index of certain urban areas by using Google Street View imagery and the ‘chopped picture method’. We expect that our method will contribute to expanding the scope of studies on urban greenery in various fields.